


So rufen Sie die API in Python auf, um die Smart-Reply-Funktion zu implementieren
So rufen Sie die API in Python auf: Erstellen Sie zuerst eine öffentliche Kontoplattform, rufen Sie dann den APIkey im Hilfecenter ab und geben Sie den Code schließlich im Popup-QR-Code ein Schnittstelle, scannen und einfach eine Weile warten.
Dieses Mal werde ich Ihnen Python zeigen, wie Sie die API aufrufen, um die Smart-Reply-Funktion zu realisieren, und Python, um die API aufzurufen Realisieren Sie die intelligente Antwortfunktion. Welche Vorsichtsmaßnahmen gibt es? Hier sind tatsächliche Fälle, werfen wir einen Blick darauf.
Das Beispiel in diesem Artikel teilt den spezifischen Code der Python-Aufruf-API zur Implementierung des Roboters als Referenz. Der spezifische Inhalt lautet wie folgt
Hinweise:
Der APIKEY im folgenden Code muss ersetzt werden
Sie müssen über eine eigene öffentliche Kontoplattform verfügen und selbst Administrator werden,
http ://www.tuling123.com
Sie müssen ein Konto auf dieser Website haben und einen Roboter erstellen. Sie können den APIkey im Hilfecenter erhalten und den Code unten eingeben.
#图灵机器人 def talks_robot(info = '你叫什么名字'): api_url = 'http://www.tuling123.com/openapi/api' apikey = '4fede3c4384846b9a7d0456a5e1e2943' data = {'key': apikey, 'info': info} req = requests.post(api_url, data=data).text replys = json.loads(req)['text'] return replys #微信自动回复 robot = Bot() # 回复来自其他好友、群聊和公众号的消息 @robot.register() def reply_my_friend(msg): message = '{}'.format(msg.text) replys = talks_robot(info=message) return replys # 开始监听和自动处理消息 robot.start()
Oder Sie können auch den folgenden Code verwenden:
# -*- coding: utf-8 -*- import requests import itchat # 这是一个用于微信回复的库 KEY = '8edce3ce905a4c1dbb965e6b35c3834d' # 这个key可以直接拿来用 # 向api发送请求 def get_response(msg): apiUrl = 'http://www.tuling123.com/openapi/api' data = { 'key': KEY, 'info': msg, 'userid': 'pth-robot', } try: r = requests.post(apiUrl, data=data).json() return r.get('text') except: return # 注册方法 @itchat.msg_register(itchat.content.TEXT) def tuling_reply(msg): # 为了保证在图灵Key出现问题的时候仍旧可以回复,这里设置一个默认回复 defaultReply = 'I received: ' + msg['Text'] # 如果图灵Key出现问题,那么reply将会是None reply = get_response(msg['Text']) # a or b的意思是,如果a有内容,那么返回a,否则返回b return reply or defaultReply # 为了让修改程序不用多次扫码,使用热启动 itchat.auto_login(hotReload=True) itchat.run()
Verwenden Sie einfach einen der oben genannten Zwei-Ende-Codes. Er wird in naher Zukunft verwendet und wird bestätigt verfügbar sein.
Nachdem der Code ausgeführt wurde, erscheint eine QR-Code-Schnittstelle, scannen Sie ihn und warten Sie eine Weile.
Zu diesem Zeitpunkt verfügt das von Ihnen betriebene öffentliche Konto über eine intelligente Antwortfunktion. Senden Sie einfach im Hintergrund eine Nachricht direkt an das öffentliche Konto, und er wird intelligent antworten.
Ich glaube, dass Sie die Methode beherrschen, nachdem Sie den Fall in diesem Artikel gelesen haben. Weitere spannende Informationen finden Sie in anderen verwandten Artikeln auf der chinesischen PHP-Website!
Empfohlene Lektüre:
So konvertieren Sie Objekte in Float-Daten
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Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSo rufen Sie die API in Python auf, um die Smart-Reply-Funktion zu implementieren. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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PHP und Python haben ihre eigenen Vor- und Nachteile, und die Wahl hängt von den Projektbedürfnissen und persönlichen Vorlieben ab. 1.PHP eignet sich für eine schnelle Entwicklung und Wartung großer Webanwendungen. 2. Python dominiert das Gebiet der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens.

Effizientes Training von Pytorch -Modellen auf CentOS -Systemen erfordert Schritte, und dieser Artikel bietet detaillierte Anleitungen. 1.. Es wird empfohlen, YUM oder DNF zu verwenden, um Python 3 und Upgrade PIP zu installieren: Sudoyumupdatepython3 (oder sudodnfupdatepython3), PIP3Install-upgradepip. CUDA und CUDNN (GPU -Beschleunigung): Wenn Sie Nvidiagpu verwenden, müssen Sie Cudatool installieren

Aktivieren Sie die Pytorch -GPU -Beschleunigung am CentOS -System erfordert die Installation von CUDA-, CUDNN- und GPU -Versionen von Pytorch. Die folgenden Schritte führen Sie durch den Prozess: Cuda und Cudnn Installation Bestimmen Sie die CUDA-Version Kompatibilität: Verwenden Sie den Befehl nvidia-smi, um die von Ihrer NVIDIA-Grafikkarte unterstützte CUDA-Version anzuzeigen. Beispielsweise kann Ihre MX450 -Grafikkarte CUDA11.1 oder höher unterstützen. Download und installieren Sie Cudatoolkit: Besuchen Sie die offizielle Website von Nvidiacudatoolkit und laden Sie die entsprechende Version gemäß der höchsten CUDA -Version herunter und installieren Sie sie, die von Ihrer Grafikkarte unterstützt wird. Installieren Sie die Cudnn -Bibliothek:

Docker verwendet Linux -Kernel -Funktionen, um eine effiziente und isolierte Anwendungsumgebung zu bieten. Sein Arbeitsprinzip lautet wie folgt: 1. Der Spiegel wird als schreibgeschützte Vorlage verwendet, die alles enthält, was Sie für die Ausführung der Anwendung benötigen. 2. Das Union File System (UnionFS) stapelt mehrere Dateisysteme, speichert nur die Unterschiede, speichert Platz und beschleunigt. 3. Der Daemon verwaltet die Spiegel und Container, und der Kunde verwendet sie für die Interaktion. 4. Namespaces und CGroups implementieren Container -Isolation und Ressourcenbeschränkungen; 5. Mehrere Netzwerkmodi unterstützen die Containerverbindung. Nur wenn Sie diese Kernkonzepte verstehen, können Sie Docker besser nutzen.

Python und JavaScript haben ihre eigenen Vor- und Nachteile in Bezug auf Gemeinschaft, Bibliotheken und Ressourcen. 1) Die Python-Community ist freundlich und für Anfänger geeignet, aber die Front-End-Entwicklungsressourcen sind nicht so reich wie JavaScript. 2) Python ist leistungsstark in Bibliotheken für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen, während JavaScript in Bibliotheken und Front-End-Entwicklungsbibliotheken und Frameworks besser ist. 3) Beide haben reichhaltige Lernressourcen, aber Python eignet sich zum Beginn der offiziellen Dokumente, während JavaScript mit Mdnwebdocs besser ist. Die Wahl sollte auf Projektbedürfnissen und persönlichen Interessen beruhen.

Bei der Auswahl einer Pytorch -Version unter CentOS müssen die folgenden Schlüsselfaktoren berücksichtigt werden: 1. Cuda -Version Kompatibilität GPU -Unterstützung: Wenn Sie NVIDIA -GPU haben und die GPU -Beschleunigung verwenden möchten, müssen Sie Pytorch auswählen, der die entsprechende CUDA -Version unterstützt. Sie können die CUDA-Version anzeigen, die unterstützt wird, indem Sie den Befehl nvidia-smi ausführen. CPU -Version: Wenn Sie keine GPU haben oder keine GPU verwenden möchten, können Sie eine CPU -Version von Pytorch auswählen. 2. Python Version Pytorch

Pytorch Distributed Training on CentOS -System erfordert die folgenden Schritte: Pytorch -Installation: Die Prämisse ist, dass Python und PIP im CentOS -System installiert sind. Nehmen Sie abhängig von Ihrer CUDA -Version den entsprechenden Installationsbefehl von der offiziellen Pytorch -Website ab. Für CPU-Schulungen können Sie den folgenden Befehl verwenden: PipinstallTorChTorChVisionTorChaudio Wenn Sie GPU-Unterstützung benötigen, stellen Sie sicher, dass die entsprechende Version von CUDA und CUDNN installiert ist und die entsprechende Pytorch-Version für die Installation verwenden. Konfiguration der verteilten Umgebung: Verteiltes Training erfordert in der Regel mehrere Maschinen oder mehrere Maschinen-Mehrfach-GPUs. Ort

Die Installation von CentOS-Installationen erfordert die folgenden Schritte: Installieren von Abhängigkeiten wie Entwicklungstools, PCRE-Devel und OpenSSL-Devel. Laden Sie das Nginx -Quellcode -Paket herunter, entpacken Sie es, kompilieren Sie es und installieren Sie es und geben Sie den Installationspfad als/usr/local/nginx an. Erstellen Sie NGINX -Benutzer und Benutzergruppen und setzen Sie Berechtigungen. Ändern Sie die Konfigurationsdatei nginx.conf und konfigurieren Sie den Hörport und den Domänennamen/die IP -Adresse. Starten Sie den Nginx -Dienst. Häufige Fehler müssen beachtet werden, z. B. Abhängigkeitsprobleme, Portkonflikte und Konfigurationsdateifehler. Die Leistungsoptimierung muss entsprechend der spezifischen Situation angepasst werden, z. B. das Einschalten des Cache und die Anpassung der Anzahl der Arbeitsprozesse.
